發(fā)布時間：2014-10-01 10:24

2.2.1 數(shù)據(jù)庫技術(shù)。數(shù)據(jù)庫是按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來組織、存儲和管理數(shù)據(jù)的倉庫，以集中的方式控制數(shù)據(jù)，使用戶可以按照不同的條件來查詢、添加、修改信息。數(shù)據(jù)庫通常分為層次式數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)式數(shù)據(jù)庫和關(guān)系式數(shù)據(jù)庫。本系統(tǒng)中采用關(guān)系式數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)庫設(shè)計。數(shù)據(jù)庫設(shè)計分三個階段：①需求分析：調(diào)查和分析用戶的業(yè)務活動和數(shù)據(jù)的使用情況，確定所用數(shù)據(jù)的種類、數(shù)量、范圍以及流通情況；②數(shù)據(jù)建模：首先建立概念數(shù)據(jù)模型，以此模型反應現(xiàn)實中各部門的信息結(jié)構(gòu)、流通情況、信息要求等關(guān)系，再根據(jù)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)將此概念模型轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)支持的邏輯數(shù)據(jù)模式；③物理設(shè)計：根據(jù)具體計算機結(jié)構(gòu)將數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)所提供的存儲結(jié)構(gòu)、存取方法、存取路徑等進行選定。
通常數(shù)據(jù)庫設(shè)計還需要進行驗證設(shè)計和運行維護設(shè)計
等。
2.2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種從大量數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律，揭示隱含的、未知的、具有潛在價值的信息的技術(shù)，可用于預測、關(guān)聯(lián)分析、聚類、分類、偏差檢測和時序模式搜索等，是決策支持系統(tǒng)的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)挖掘主要包括三個步驟:①數(shù)據(jù)準備：從相關(guān)的數(shù)據(jù)源中選取所需的數(shù)據(jù)并整合成用于挖掘的數(shù)據(jù)集；②規(guī)律尋找：用某種方法將數(shù)據(jù)集所含的規(guī)律找出來；③規(guī)律表達：用用戶可以理解的方式將所挖掘出的規(guī)律表達出來。
圖 1 具體描述了在本物流系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘的流程，其中模型的建立是數(shù)據(jù)挖掘的核心，因此需要對本次開發(fā)中使用的 Microsoft 聚集挖掘模型作以簡要的介紹。
Microsoft 聚集挖掘模型是一種基于迭代技術(shù)的挖掘方法，通過反復掃描數(shù)據(jù)找出相似特征，重新定義分組界限，將數(shù)據(jù)按照找出的特征進行新的聚集分類，具有無向、可處理大量數(shù)據(jù)集合節(jié)省內(nèi)存的特點。
2.2.3 智能決策支持技術(shù)。智能決策分析技術(shù)就是將上述兩種技術(shù)與人工智能相結(jié)合，應用現(xiàn)代管理科學、計算機科學的理論和方法，針對提出的決策問題進行決策分析、提出解決方案，幫助管理者快速做出正確決策的智能人機信息交互技術(shù)。智能決策支持系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)由三部分組成：①人機接口：用于表達決策問題、決策目標和決策方法；②問題處理系統(tǒng)：將提出的問題結(jié)構(gòu)化分析，對于結(jié)構(gòu)化問題采用構(gòu)建模型計算求解，對于非結(jié)構(gòu)問題則由推理機解決；③知識庫子系統(tǒng)和推理機：存儲不能用數(shù)據(jù)或者模型表示的知識和經(jīng)驗，并根據(jù)用戶提出的問題對知識庫中的規(guī)則等進行處理。

2.3 系統(tǒng)設(shè)計

2.3.1 數(shù)據(jù)庫設(shè)計。本系統(tǒng)采用 Microsoft SQL Server 2000 作為外部數(shù)據(jù)庫，表 1 為數(shù)據(jù)庫表中商品信息表的設(shè)計結(jié)構(gòu)，采購信息表、銷售信息表、庫存信息表等其他數(shù)據(jù)庫表可參照表本系統(tǒng)采用 Visual Basic 進行開發(fā)，因此使用 VB 提供的 ADO 編程法進行數(shù)據(jù)庫訪問，即在窗體的 Load 事件過程中搭建一個可以連通數(shù)據(jù)庫的“橋”程序，以此作為接口訪問。代碼如下：
Private Sub Form_Load()
Dim cn As ADODB.Connection
Dim rs As ADODB.Recordset
Dim sSQL As String
Dim sOut As String
Dim Count As Integer
Set cn = New ADODB.Connection
Set rs = New ADODB.Recordset ' Set properties of the Connection. cn.ConnectionString = "DSN=RDC Nwind;UID=;PWD=;" cn.ConnectionTimeout = 30 cn.Open
If cn.State = adStateOpen Then _
MsgBox "Connection to NorthWind Successful!" sSQL = "SELECT DISTINCT Orders.ShipCountry FROM
Orders"
Set rs = cn.Execute(sSQL)
'Enumerate the recordset sOut = "" For Count = 1 To 10 sOut = sOut & rs("ShipCountry") & vbCrLf rs.MoveNext
Next Count
MsgBox sOut, vbExclamation, "ADO Results" cn.Close
End Sub
2.3.2 數(shù)據(jù)挖掘設(shè)計。本系統(tǒng)采用 OLAP 聚集挖掘模型，步驟包括：確定挖掘數(shù)據(jù)庫，選擇挖掘算法，定義實例的鍵，處理模型。代碼如下：
Dim dsorole as dso.role
Dim dsocol as dso.culumn
Set dsodb=dsosvr.mdstores(me.text2.text)
Set dsodmn=dsodb.miningmodels.addnew(.text3.text.sbclsolap)
付曉豹，等：計算機物流信息管理系統(tǒng)的設(shè)計研究
Set dsorle=dsodmn.roles.addnew(“all users”)
With dsodmn
.description=”數(shù)據(jù)挖掘”
.miningalgorithm=”Microsfot_decision”’選擇挖掘算法
.caseminmension=”sales”‘選擇挖掘維度
.trainingquery=’’’
.update end with end sub
本系統(tǒng)還采用了天才博通科技有限公司研發(fā)的 GDM 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)進行更為科學、快速、可視化的數(shù)據(jù)挖掘分析，以供用戶對數(shù)據(jù)進行深度處理并實施決策。
2.3.3 功能模塊設(shè)計。功能模塊中多數(shù)功能基于數(shù)據(jù)庫設(shè)計和數(shù)據(jù)挖掘設(shè)計完成，如采購、銷售、庫存、供應鏈的數(shù)據(jù)查詢和報表生成可通過對數(shù)據(jù)庫的訪問來完成；各類曲線繪制、價格分析、客戶需求分析和輔助決策等可調(diào)用數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)對相應數(shù)據(jù)進行分析來生成。
除此之外，庫存管理還需要按照如下幾個標準進行調(diào)節(jié)標準進行控制：
①存貨總成本：TC=D×U＋D/Q×K＋
0.5Q×C＋TCs
其中：D:年需求量，U：單位產(chǎn)品成本，Q：訂貨批次，K：每次訂貨成本，
C：單位產(chǎn)品年存儲成本，TCs：缺貨成本 J。
②經(jīng)濟訂貨量：最低總庫存成本的合理訂貨量。

Q=姨2D×I/J
其中：D：年需求量，I：每次訂貨成本，J：單位貨物報關(guān)倉儲成本。
③永續(xù)盤存再訂貨點：檢查日常庫存狀態(tài)確定再次進行訂貨的庫存量點。
ROP=D×T＋SS
其中：D:平均日需求量，T：平均周期，SS：安全庫存。
④定期盤存再訂貨點：按時間周期檢查庫存狀態(tài)確定再訂貨的庫存量點。
ROP=D×(T＋P/2)＋SS
⑤修正補給水平：將定期盤存和永續(xù)盤存結(jié)合，使用短間隔定期檢查庫存狀態(tài)確定補給水平。
TGT=D×(T＋P)＋SS
⑥預測訂貨量：通常訂貨量要收到多種因素的影響。
Ft=Bt＋St＋T＋Ct＋Pt＋I
其中 Ft:t 時間需求水平，Bt：t 時間基本需求水平，St：t 時間季節(jié)因素，T（Bt+1/Bt）：t 時間趨勢因素，Ct：t 時間周期因素，
Pt：t 時間促銷因素，I：隨即數(shù)量。
⑦實際訂貨量：Q=D×P＋M－N－B
其中 D：庫存控制目標天數(shù)，P：日均銷售量，M：在批發(fā)量，
N：當前庫存量，B：再訂量。
通過以上標準，可以對庫存訂貨進行安排，實現(xiàn)庫存量的合理控制。
至此，物流信息管理系統(tǒng)的核心設(shè)計已經(jīng)基本完成，在通過使用 VB 對操作系統(tǒng)的界面進行繪制，對各模塊間融合進行優(yōu)化之后，該系統(tǒng)已經(jīng)可以進入實際應用階段，圖 2 為系統(tǒng)客戶管理功能的截圖。
圖2 客戶管理界面

3 結(jié)語

本文通過對某物流公司物流信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫、功能模塊和智能決策技術(shù)詳細分析，介紹了計算機物流信息系統(tǒng)的基本原理、結(jié)構(gòu)和相關(guān)技術(shù)，最后提出了該系統(tǒng)的分析設(shè)計方案，通過數(shù)據(jù)庫技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)和人工智能技術(shù)結(jié)合，成功的實現(xiàn)了物流信息自動化、科學化、高效化管理，為物流企業(yè)帶來了更高的經(jīng)濟效益。隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，物流信息系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)化、集成化等方面還有很大的提升空間，通過更加深入的研究，物流信息系統(tǒng)一定會逐步完善功能，實現(xiàn)為物流公司提供更為科學高效的信息管理。

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本文編號：9383